977有序数组的平方冒泡排序暴力冒泡排序实现classSolution{public:vectorsortedSquares(vector&nums){intsize=nums.size();inttmp;for(inti=0;inums[j]){tmp=nums[i];nums[i]=nums[j];nums[j]=tmp;}}}returnnums;}};###双指针点击查看代码classSolution{public:vectorsortedSquares(vector&nums){intsize=nums.size()-1;intslow=size-1;for(inti=0,j=siz
11 Logistic模型（计算是/否的概率）11.1 粗浅理解我们有m张图片，并且获取了这些图片的特征向量的矩阵，我们需要判断这些图片中是否满足我们某个要求，如是否含有猫🐱这种动物。那么此时我们的每张图片传进模型后的输出就是一个概率。因为概率的大小都是趋于0到1之间的，此时我们就不能利用简单的线性回归来作为输出。我们可以考虑使用logistic回归。logistic回归函数的参数也是一个大小为n的向量，它可以看成是对应每个像素的权重，并且还含有一个b的标量表示偏移。而要实现逻辑回归就需要控制y的输出位于0到1之间，这里利用的方法是使用sigmoid函数，它可以将输出y控制到0-1之间，sig
作者：来自Elastic JessicaTaylor,AdityaTripathi人工智能工具无处不在，其原因并不神秘。他们可以执行各种各样的任务并找到许多日常问题的解决方案。但这些应用程序的好坏取决于它们的人工智能搜索算法。简单来说，人工智能搜索算法是人工智能工具用来找到特定问题的最佳解决方案的决策公式。搜索算法可能会在速度、相关性或其他加权因素之间进行权衡。它考虑了查询的约束和目标，并返回了它计算出的最佳解决方案。在这篇文章中，我们将介绍：AI搜索算法的重要性和应用人工智能搜索算法的要素不同类型的人工智能搜索算法AI搜索算法用例使用人工智能搜索算法时的挑战和限制读完本文后，你将清楚地了解它
如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136139504导入神经元是神经网络的基本组成单元，其底层算法主要包括输入加权和激活函数两个部分。首先，神经元接收来自其他神经元传递过来的输入信号，并对每个输入信号进行加权求和。每个输入信号都有一个对应的权重，用来表示该信号在神经元中的重要性，加权求和的过程可以用下面的公式表示：[\text{{加权和}}=\sum_{{i=1}}^nw_i\c
一、理论什么是混淆矩阵？其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里，在这个表里我们可以清楚地看到每个类别正确识别的数量和错误识别的数量。混淆矩阵在什么情况下最好呢？答案是类别不平衡时。混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判别分类好坏程度的方法。TP=TruePositive=真阳性（真实为0，预测为0，即将正类预测为正类）FP=FalsePositive=假阳性（真实为1，预测为0，即将负类预测为正类）FN=FalseNegative=假阴性（真实为0，预测为1，即将正类预测为负类）TN=TrueNegative=真阴性（真实为1，预测为1，即将负类预测为负类）针对
😀大家好，我是白晨，一个不是很能熬夜😫，但是也想日更的人✈。如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下👀白晨吧！你的支持就是我最大的动力！💪💪💪文章目录🍊前言🍋贪心算法经典题目🌸1.分割平衡字符串🌹2.买卖股票的最佳时机🌺3.跳跃游戏🌻4.多机调度问题🌼5.活动选择🌷6.最多可以参加的会议数目🌱7.无重叠区间🍍总结🍊前言观前提示：此文章需要一定贪心算法的基础。大家好呀，我是白晨🧐。贪心算法算是一种比较耳熟能详的算法，只要求出局部最优解就可以得到整体的最优解，而且面试很喜欢出这种问题。但是，贪心算法其实并不好想，特别是有些问题比较绕的时候，你可能根本就想不到贪心算法。动态规划这个算法是从整体出发求整体
一.简介由于在项目中需要使用的MPU6050，进行姿态解算，计算中设计到**arctan和sqr(x2+y2),**这两部分的计算，在了解了一番之后，发现Cordic算法可以很方便的一次性求出这两个这两部分的计算。另外也可以一次性求出sin和cos的值。另外该算法还可以计算其他的一些公式(没做过多的了解)。二.Cordic算法该算法的核心实现就是旋转逼近，每次旋转一定的角度，无限的逼近所给定的角度值。1.理论基础首先有向量P0，现在要将其旋转θ角度，到Pm。那么Pm的坐标值如下xm=x0cosθ-y0sinθ=cosθ(x0–y0tanθ)ym=x0sinθ+y0cosθ=cosθ(y0+x0
本篇文章我们来介绍一下常用算法1.贪心算法贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种解决问题的策略，它在每一步都做出当前看来最优的选择，而不考虑全局最优解。（局部最优解得到整体最优解）贪心算法通常适用于满足"贪心选择性质"和"最优子结构性质"的问题。贪心算法使用条件:贪心算法适用的条件包括两个性质：贪心选择性质和最优子结构性质。贪心选择性质（GreedyChoiceProperty）：通过每一步的局部最优选择，能够得到全局最优解。也就是说，在每一步选择中，都做出当前看起来最好的选择，而不考虑对后续步骤的影响。最优子结构性质（OptimalSubstructure）：问题的最优解包含了子问
一、冒泡排序//外层循环控制从第几个数组元素开始 for(inti=0;inum[j+1]){ //通过引入变量a使前后交换顺序：1.把前面的num[j]交给一个变量a来记住； //2.把后面的num[j+1]赋值给num[j];3.把变量a赋值给num[j+1] inta=num[j];//1.把前面的num[j]交给一个变量a来记住； num[j]=num[j+1];//2.把后面的num[j+1]赋值给num[j]; num[j+1]=a;//3.把变量a赋值给num[j+1] } } }二、插入排序//插入排序 publicstat
目录一：介绍一：什么是哈希表二、哈希表的应用二：存储结构a.拉链法：b.开放寻址法：三：扩展a.字符串哈希：例题： 一：介绍一：什么是哈希表1、哈希表也叫散列表，哈希表是一种数据结构，它提供了快速的插入操作和查找操作，无论哈希表总中有多少条数据，插入和查找的时间复杂度都是为O(1)，因为哈希表的查找速度非常快，所以在很多程序中都有使用哈希表，例如拼音检查器。2、哈希表也有自己的缺点，哈希表是基于数组的，我们知道数组创建后扩容成本比较高，所以当哈希表被填满时，性能下降的比较严重。3、哈希表是由链表和数组组成的： 链表：增删的效率极高，但是查询的效率极低。 数组：查询效率极高，增删
